(57)【要約】【課題】推論に要する時間の増加を抑制しつつ、推論目的の確率変数が取り得る全ての値について一定の正解率を得ることができる確率推論システムを提供する。【解決手段】この確率推論システムは、確率変数たる状態から観測を得る確率モデル１０２と事前確率と観測とから事後確率を計算し、計算された事後確率を次時刻における事前確率とすることにより、事前確率を更新しながら状態の値を推論する状態推論部１０６と、状態についての推論値に応じて変更される推論終了条件により状態推論部１０６による推論を終了させる推論終了部１０８と、を含む。【選択図】図１
2010108178.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
確率変数たる状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o) を計算し、計算された事後確率 p(x|o) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論手段と、
状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論手段による推論を終了させる推論終了手段と、
を具備する確率推論システム。
【請求項２】
前記推論終了手段は、第一の推論終了条件と、該確率モデルに対して該第一の推論終了条件が適用されたときに状態 x の真値 t が推論値 i と誤認される条件付確率分布 r(i|t) に基づく第二の推論終了条件と、を同時に満足されるべき条件として使用する、請求項１に記載の確率推論システム。
【請求項３】
該第一の推論終了条件と該第二の推論終了条件とが、それぞれ、
p(i|O) > T1 
p(x|O)Σtr(i|t)p(t) / p(x) < [s(i)/Σt≠xs(t)]T2      (x ≠ i)
ここで、p(x|O) : 推論された確率分布（ O はこれまでの観測結果を表す）
【数１】
2010108178.tif 000013
s(t) : 該第一の推論終了条件下で真値 t に正しく推論される場合の推論終了までの平均ステップ数
T1, T2 : 所定の閾値
によって与えられる、請求項２に記載の確率推論システム。
【請求項４】
確率変数たる状態 x で観測行動 a を取ったときに観測 o を得る確率モデル p(o|x,a) から観測行動 a を選択する手段と、
確率モデル p(o|x,a) と事前確率 p(x) と観測行動 a と観測 o とから事後確率 p(x|o,a) を計算し、計算された事後確率 p(x|o,a) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論手段と、
状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論手段による推論を終了させる推論終了手段と、
を具備する確率推論システム。
【請求項５】
状態推論手段が、確率変数たる状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o) を計算し、計算された事後確率 p(x|o) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論ステップと、
推論終了手段が、状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論ステップにおける推論を終了させる推論終了ステップと、
を具備する確率推論方法。
【請求項６】
コンピュータを確率推論システムとして機能させるためのプログラムであって、該コンピュータに、
確率変数たる状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o) を計算し、計算された事後確率 p(x|o) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論ステップと、
状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論ステップによる推論を終了させる推論終了ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示技術は、一部の確率変数の値が観測されたときに未観測の確率変数についての確率分布を計算し、事後の確率変数の期待値、確率が最大となる変数値、エントロピー等を求める確率推論（Probabilistic Inference）システム及び確率推論方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットが実世界で自律的に動作するためには、実世界で起こる状況を高度に認識する必要がある。例えば、目的地に移動する場合には、周囲の障害物が人であるのか、壁であるのかによってロボットが実行すべき行動が変わってくる。状況認識の方法として、確率的な知識と観測された事実とにより事象を推論する確率推論システムを用いる方法がある。本明細書では、確率的な知識のことを確率モデルと呼ぶことにする。
【０００３】
確率推論システムを備えたロボットが、観測行動を選択しながら、確率推論により、障害物が人か、壁か、又はその他の物かを識別する例について考える。ロボットは、観測によって状況を推論して次の行動に移行しなければならない。そのため、ロボットは、推論のための観測行動をいつ停止すべきという問題を有する。確率推論システムは、十分に確からしい推論値が得られたことを条件として、推論が終了したと判断する必要がある。従来の確率推論システムは、推論結果の確率分布の平均情報量（エントロピー）が十分に小さくなったこと、又は、推論結果の確率分布の最大確率が十分大きくなったこと、を推論終了条件としている。
【０００４】
しかし、これらの推論終了条件を使用する場合には、例えば、全体の認識の正解率８０％を達成したときに、一部の値に関しては１００％近い正解率であっても、別の値に関しては殆ど正確に認識することができていないような場合も起こり得る。障害物を識別するロボットの例でいうと、トータルでは８０％程度の認識率であり、壁であることは９０％以上の確率で正解するが、人であることは５０％程度しか正解しないような場合である。
【０００５】
かかる場合には、真の値がどの値であっても、つまり壁であっても人であっても、８０％の正解率が要求されるようなときには、十分な認識ができているとは言えない。全ての値について８０％の正解率を得るために、推論終了条件を十分厳しくすることが必要であるが、終了条件を厳しくすると推論終了までに要する時間が増加する。また、前提とする確率モデルを実世界に対して厳密に作成することは不可能であるため、推論終了条件を厳しくすると当該条件を満たすことが不可能になる場合もある。
【０００６】
【特許文献１】特開平５−２１６８６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本開示技術は、上述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、推論に要する時間の増加を抑制しつつ、推論目的の確率変数が取り得る全ての値について一定の正解率を得ることができる確率推論システム及び確率推論方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本開示技術の一つの面によれば、確率変数たる状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o) を計算し、計算された事後確率 p(x|o) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論手段と、状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論手段による推論を終了させる推論終了手段と、を具備する確率推論システムが提供される。
【０００９】
また、本開示技術のもう一つの面によれば、確率変数たる状態 x で観測行動 a を取ったときに観測 o を得る確率モデル p(o|x,a) から観測行動 a を選択する手段と、確率モデル p(o|x,a) と事前確率 p(x) と観測行動 a と観測 o とから事後確率 p(x|o,a) を計算し、計算された事後確率 p(x|o,a) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論手段と、状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論手段による推論を終了させる推論終了手段と、を具備する確率推論システムが提供される。
【００１０】
一つの好適な態様では、前記推論終了手段は、第一の推論終了条件と、該確率モデルに対して該第一の推論終了条件が適用されたときに状態 x の真値 t が推論値 i と誤認される条件付確率分布 r(i|t) に基づく第二の推論終了条件と、を同時に満足されるべき条件として使用する。
【００１１】
さらに、本開示技術の他の面によれば、上述の確率推論システムで実行される方法と、コンピュータを上述の確率推論システムとして機能させるためのプログラムと、が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
どの程度の確信度で推論を打ち切るべきか、ということは、要求される精度によって異なる。一般に、確率モデルにおいて、推論目的の確率変数が取る値には、少ない観測で収束しやすい値と、多くの観測を得ないと確信することができない値とがある。そのため、ある時点で推論を打ち切る場合には、値によって収束の程度に偏りが発生する。開示の確率推論システムによれば、推論目的の確率変数たる状態についての推論値に応じて推論終了条件が変更されるため、推論の収束傾向を考慮した推論終了条件を値ごとに適用することが可能となる。その結果、推論に要する時間の増加を抑制しつつ、推論目的の確率変数が取り得る全ての値について一定の正解率を得ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して本開示技術の実施形態について説明する。図１は、一実施形態に係る確率推論システム１００の機能的構成を示す図である。確率推論システム１００は、図示しないプロセッサ、メモリ、入出力機構等を備えるコンピュータシステムとして実現される。メモリには、プログラム及び図１に示される確率モデル１０２が格納される。そして、プロセッサがプログラムに従って動作することにより、確率推論システム１００は、図１に示される観測結果入力部１０４、状態推論部１０６、及び推論終了部１０８を機能的に実現する。
【００１４】
確率モデル１０２は、確率変数たる状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) である。観測結果入力部１０４は、観測結果つまり観測 o を入力する。状態推論部１０６は、確率モデル p(o|x) と状態 x の事前確率 p(x) と観測 o とから状態 x の事後確率 p(x|o) を計算する。
【００１５】
そして、状態推論部１０６は、計算された事後確率 p(x|o) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する。推論終了部１０８は、状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により、状態推論部１０６による推論を終了させ、推論結果を出力する。以下、推論終了部１０８の詳細について説明する。
【００１６】
前述したように推論目的の確率変数の値によって正解率が異なるのには、値による収束のしやすさに原因がある。障害物識別システムの例で言うと、例えば、壁であることは少ない観測からすぐわかるが、人かどうかはわかりにくく、多くの観測がないと断定することができない。かかる場合には、実際には壁であるときに人と識別されることは殆どないが、実際には人であるときにたまたま壁と判断し得る観測を得て壁と早とちりしてしまうことが頻繁に起こり得る。
【００１７】
ここで、全ての値に関する正解率を十分に、例えば８０％に、高める場合に、全ての値に関して均一に推論終了条件を厳しくすると、推論終了までに必要以上の時間を要する可能性がある。しかし、既に９０％の正解率がある値に関してはそれ以上正解率を増やす必要はない。
【００１８】
そこで、推論終了部１０８は、推論終了までに要する時間の増加を最小限にとどめるために、推論結果として得られる値に応じて推論の終了条件を変更する。上記の例で言うと、障害物は壁である確率が一番高いため、壁と推論されている場合には、実際には人であるのに壁と早とちりしている可能性があるとして、推論終了条件が厳格化される。一方、人と推論されている場合には、実際には壁であるということは殆どあり得ないので、推論終了条件が緩和される。
【００１９】
具体的にどのような方法で推論終了条件を厳しくするかについて述べる。真の値がどの値のときにどの値に誤って推論されやすいかという傾向は、確率モデルと実世界との誤差を考慮しなければ、確率モデルに依存する。そこで、ある確率モデルが与えられたとき、仮の推論終了条件 E においてこのモデルの真値が t のとき、推論値 i と識別される条件付確率分布を r(i|t) とし、これを推論傾向と呼ぶことにする。この推論傾向は、確率モデルと推論終了条件 E とを決めると、確率的シミュレーションなどにより、事前に求めることができるものとする。推論終了部１０８は、この推論傾向 r(i|t) を利用して推論値 i に応じて推論終了条件を変更する。次に、推論終了条件の具体例を含めて確率推論システム１００の動作について説明する。
【００２０】
図２は、図１に示される確率推論システム１００の一動作例を示すフローチャートである。まず、観測結果入力部１０４が、観測結果すなわち観測 o を入力する（ブロック２０２）。次いで、状態推論部１０６が、推論目的の確率変数たる状態 x の事前確率 p(x) と、入力された観測 o と、状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) と、に基づいて、状態 x の事後確率 p(x|o) を計算し、その計算結果から状態 x についての推論値 i を求める（ブロック２０４）。
【００２１】
なお、最初の時刻すなわちステップにおいては、事前確率 p(x) として、予めメモリに格納されている初期確率分布つまり真の確率分布が使用される。２回目以降の時刻すなわちステップにおいては、事前確率 p(x) として、前回の時刻で求められた事後確率 p(x|o) が使用される。
【００２２】
ここで、事後確率 p(x|o) は、ベイズの公式（Bayes' formula）に基づき、次のように表される。
p(x|o) = p(o|x)p(x) / p(o) 
= p(o|x)p(x) / ΣXp(o|x)p(x) 
【００２３】
また、推論値 i は、事後確率 p(x|o) を最大にする状態 x の値として、次のように表される。ただし、O はこれまでの観測結果を表す。
【数１】
2010108178.tif 000003
【００２４】
次いで、推論終了部１０８が、上述したような仮の推論終了条件 E つまり第一の推論終了条件が満足されるか否かを判定する（ブロック２０６）。ここでは、第一の推論終了条件として、最大確率が所定の閾値 T1 、例えば８０％、を超えるという条件が使用される。つまり、下記の式（１）が第一の推論終了条件となる。第一の推論終了条件が満足されない場合には、処理はブロック２０２に戻る。
p(i|O) > T1            （１）
【００２５】
一方、第一の推論終了条件が満足される場合には、推論終了部１０８は、上述したように、推論傾向 r(i|t) を利用した第二の推論終了条件が満足されるか否かを判定する（ブロック２０８）。ここでは、真値が t であり誤って値 i と推論された確率が所定の閾値以下であるという条件が、第二の推論終了条件として使用される。
【００２６】
そのため、所定の閾値を T2 として次の条件が満足されるようにする。
Σi≠xp(i|x,O) < T2
ここで、p(i|x,O) は、これまでの観測結果 O を踏まえた、真値が x であったときに i と誤って推論される確率であり、推論傾向 r(i|t) を利用して、次のように近似的に計算される。
p(i|x,O) = p(x|O)r(i) / p(x)
= p(x|O)Σtr(i|t)p(t) / p(x)
【００２７】
各 x の判定条件は、例えば、閾値 T2 を各 x に対し均等に割り振ると、次のようになる。n は、状態 x の取り得る値の数である。
p(x|O)Σtr(i|t)p(t) / p(x) < [1/(n-1)]T2              （２）
【００２８】
x ≠ i である全ての x に関して上記の式（２）が成立する場合には、推論終了部１０８は、推論を終了させ、現在の推論値 i を推論結果として処理を終了する。一方、かかる第二の推論終了条件が満足されない場合には、処理はブロック２０２に戻る。
【００２９】
図３は、図１に示される確率推論システムの他の動作例を示すフローチャートである。図２に示される処理で各値の正解率が均一化されるが、必ずしも推論終了に要する時間の短縮に繋がらない場合がある。すなわち、閾値 T2 を各 x に対し均等に割り振っているが、上記の誤解されやすさの意味での推論傾向と、推論終了までに要する時間つまりステップ数の意味での推論されやすさと、は必ずしも一致しない。そのため、推論に極端に時間がかかる値について条件が厳しくなると、必要な推論時間は増加してしまう。
【００３０】
そこで、図３に示される処理は、閾値 T2 の各 x への分配を、各 x の推論時間で重み付けをして行うことにより推論時間を短縮する。図３におけるブロック３０２、３０４及び３０６の各処理内容は、図２におけるブロック２０２、２０４及び２０６の各処理内容と同一である。しかし、ブロック３０８における第二の推論終了条件の判定が改良される。
【００３１】
ブロック３０８においては、第二の推論終了条件として、x ≠ i である全ての x に関して次の式が満足されるという条件が使用される。
p(x|O)Σtr(i|t)p(t) / p(x) < [s(i)/Σt≠xs(t)]T2              （３）
【００３２】
ここで、s(t) は、仮の推論終了条件 E つまり第一の推論終了条件の下で真値 t に正しく推論される場合の推論終了までの平均ステップ数である。s(t) は、確率モデルと E とにのみ依存するため、事前に確率シミュレーションなどにより求めておくことができる。
【００３３】
図４は、ロボットシステム４５０に組み込まれた、本開示技術の他の実施形態に係る確率推論システム４００の機能的構成を示す図である。図１に示される確率推論システム１００は、観測行動の選択を伴うものではない。しかし、図４に示されるような、観測行動の選択を伴う確率推論システム４００も、観測行動の選択の方針を固定すれば、その行動方針における推論傾向 r(i|t) や平均ステップ数 s(t) を決定することができ、図２や図３に示される処理を実行することができる。
【００３４】
確率モデル４０２は、確率変数たる状態 x で観測行動 a を取ったときに観測 o を得る確率モデル p(o|x,a) である。観測結果入力部４０４は、ロボットシステム４５０内のセンサ４５２を介して観測結果つまり観測 o を入力する。状態推論部４０６は、確率モデル p(o|x,a) と状態 x の事前確率 p(x) と観測 o とから状態 x の事後確率 p(x|o,a) を計算する。事後確率 p(x|o,a) は、次のように表され、次の時刻つまりステップにおける事前確率 p(x) として使用される。
p(x|o,a) = p(o|x,a)p(x) / ΣXp(o|x,a)p(x) 
【００３５】
推論終了部４０８は、推論終了部１０８と同様に、状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により、状態推論部４０６による推論を終了させ、推論結果を出力する。
【００３６】
観測行動決定部４１０は、状態推論部４０６が効率的な確率推論を行う上で価値の高い観測情報がセンサ４５２に入力されるように、ロボットの行動を選択する。選択された行動についての情報がロボットシステム４５０内のアクチュエータ４５４に伝えられることで、ロボットの観測行動が実行に移される。
【００３７】
確率推論システム４００も、確率推論システム１００と同様に、図２や図３に示されるように動作することができ、上記の式（１）〜（３）の推論終了条件を適用することができる。ただし、各式中における O は、確率推論システム１００の場合、これまでの観測結果を表すとされていたが、確率推論システム４００の場合、これまでの観測結果及び行動選択結果を表すものとなる。
【００３８】
次に、図４に示されるような、観測行動の選択を伴う確率推論システム４００についての数値実験について説明する。１回の実験では、一つのモデルに対し１０万試行の推論を実施する。各試行では真値を初期確率に従ってランダムに決定し、確率モデルに従った確率分布でランダムな観測を得て状態を推定し、真値に対して正しいかどうかを判定する。真値毎に正解率を集計する。真値毎の正解率で一番低い正解率を最低正解率と呼ぶことにする。この実験では、各手法で最低正解率が８０％以上となるために必要な平均ステップ数とその分散とに注目する。
【００３９】
確率モデルに対して測定される情報が表１に示される。また、用意された二つの確率モデルが、表２及び表３に示される。そして、各モデルについての実験結果が表４及び表５に示される。なお、モデル自体に意味はないが、推論の収束性に偏りが生じるような値が選択されている。表４及び表５に示されるように、図２及び図３に示される処理によれば、従来技術に比較して、平均ステップ数及びステップ数の分散が改善される。
【００４０】
【表１】
2010108178.tif 000004
【００４１】
【表２】
2010108178.tif 000005
【００４２】
【表３】
2010108178.tif 000006
【００４３】
【表４】
2010108178.tif 000007
【００４４】
【表５】
2010108178.tif 000008
【００４５】
最後に、障害物識別システムへの本開示技術の適用例を図５に示す。障害物識別システム５００は、距離センサ５０２及び移動機構５１２を備え、障害物５２０を観測対象として認識しつつ自律的に移動するロボットである。そして、障害物識別システム５００は、距離履歴評価部５０４と障害物推論部５０６と観測行動決定部５０８と自律移動制御部５１０とを機能的に備える。障害物推論部５０６と観測行動決定部５０８とが確率推論システムを構成することとなるが、この部分に本開示技術による推論終了の判断手法を適用することができる。
【００４６】
以上の実施形態に関し、以下の付記を開示する。
【００４７】
（付記１）  確率変数たる状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o) を計算し、計算された事後確率 p(x|o) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論手段と、
状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論手段による推論を終了させる推論終了手段と、
を具備する確率推論システム。
【００４８】
（付記２）  前記推論終了手段は、第一の推論終了条件と、該確率モデルに対して該第一の推論終了条件が適用されたときに状態 x の真値 t が推論値 i と誤認される条件付確率分布 r(i|t) に基づく第二の推論終了条件と、を同時に満足されるべき条件として使用する、付記１に記載の確率推論システム。
【００４９】
（付記３）  該第一の推論終了条件と該第二の推論終了条件とが、それぞれ、
p(i|O) > T1 
p(x|O)Σtr(i|t)p(t) / p(x) < [1/(n-1)]T2      (x ≠ i)
ここで、n : x の取り得る値の数
p(x|O) : 推論された確率分布（ O はこれまでの観測結果を表す）
【数２】
2010108178.tif 000009
T1, T2 : 所定の閾値
によって与えられる、付記２に記載の確率推論システム。
【００５０】
（付記４）  該第一の推論終了条件と該第二の推論終了条件とが、それぞれ、
p(i|O) > T1 
p(x|O)Σtr(i|t)p(t) / p(x) < [s(i)/Σt≠xs(t)]T2      (x ≠ i)
ここで、p(x|O) : 推論された確率分布（ O はこれまでの観測結果を表す）
【数３】
2010108178.tif 000010
s(t) : 該第一の推論終了条件下で真値 t に正しく推論される場合の推論終了までの平均ステップ数
T1, T2 : 所定の閾値
によって与えられる、付記２に記載の確率推論システム。
【００５１】
（付記５）  確率変数たる状態 x で観測行動 a を取ったときに観測 o を得る確率モデル p(o|x,a) から観測行動 a を選択する手段と、
確率モデル p(o|x,a) と事前確率 p(x) と観測行動 a と観測 o とから事後確率 p(x|o,a) を計算し、計算された事後確率 p(x|o,a) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論手段と、
状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論手段による推論を終了させる推論終了手段と、
を具備する確率推論システム。
【００５２】
（付記６）  前記推論終了手段は、第一の推論終了条件と、該確率モデルに対して該第一の推論終了条件が適用されたときに状態 x の真値 t が推論値 i と誤認される条件付確率分布 r(i|t) に基づく第二の推論終了条件と、を同時に満足されるべき条件として使用する、付記５に記載の確率推論システム。
【００５３】
（付記７）  該第一の推論終了条件と該第二の推論終了条件とが、それぞれ、
p(i|O) > T1 
p(x|O)Σtr(i|t)p(t) / p(x) < [1/(n-1)]T2      (x ≠ i)
ここで、n : x の取り得る値の数
p(x|O) : 推論された確率分布（ O はこれまでの観測結果及び行動選択結果を表す）
【数４】
2010108178.tif 000011
T1, T2 : 所定の閾値
によって与えられる、付記６に記載の確率推論システム。
【００５４】
（付記８）  該第一の推論終了条件と該第二の推論終了条件とが、それぞれ、
p(i|O) > T1 
p(x|O)Σtr(i|t)p(t) / p(x) < [s(i)/Σt≠xs(t)]T2      (x ≠ i)
ここで、p(x|O) : 推論された確率分布（ O はこれまでの観測結果及び行動選択結果を表す）
【数５】
2010108178.tif 000012
s(t) : 該第一の推論終了条件下で真値 t に正しく推論される場合の推論終了までの平均ステップ数
T1, T2 : 所定の閾値
によって与えられる、付記６に記載の確率推論システム。
【００５５】
（付記９）  状態推論手段が、確率変数たる状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o) を計算し、計算された事後確率 p(x|o) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論ステップと、
推論終了手段が、状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論ステップにおける推論を終了させる推論終了ステップと、
を具備する確率推論方法。
【００５６】
（付記１０）  状態推論手段が、確率変数たる状態 x で観測行動 a を取ったときに観測 o を得る確率モデル p(o|x,a) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o,a) を計算し、計算された事後確率 p(x|o,a) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論ステップと、
推論終了手段が、状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論手段による推論を終了させる推論終了ステップと、
を具備する確率推論方法。
【００５７】
（付記１１）  コンピュータを確率推論システムとして機能させるためのプログラムであって、該コンピュータに、
確率変数たる状態 x から観測 o を得る確率モデル p(o|x) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o) を計算し、計算された事後確率 p(x|o) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論ステップと、
状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論ステップによる推論を終了させる推論終了ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【００５８】
（付記１２）  コンピュータを確率推論システムとして機能させるためのプログラムであって、該コンピュータに、
確率変数たる状態 x で観測行動 a を取ったときに観測 o を得る確率モデル p(o|x,a) と事前確率 p(x) と観測 o とから事後確率 p(x|o,a) を計算し、計算された事後確率 p(x|o,a) を次時刻における事前確率 p(x) とすることにより、事前確率 p(x) を更新しながら状態 x の値を推論する状態推論ステップと、
状態 x についての推論値 i に応じて変更される推論終了条件により前記状態推論手段による推論を終了させる推論終了ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本開示技術の一実施形態に係る確率推論システムの機能的構成を示す図である。
【図２】図１に示される確率推論システムの一動作例を示すフローチャートである。
【図３】図１に示される確率推論システムの他の動作例を示すフローチャートである。
【図４】ロボットシステムに組み込まれた、本開示技術の他の実施形態に係る確率推論システムの機能的構成を示す図である。
【図５】障害物識別システムへの本開示技術の適用例を示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１００    確率推論システム
１０２    確率モデル
１０４    観測結果入力部
１０６    状態推論部
１０８    推論終了部
４００    確率推論システム
４０２    確率モデル
４０４    観測結果入力部
４０６    状態推論部
４０８    推論終了部
４１０    観測行動決定部
４５０    ロボットシステム
４５２    センサ
４５４    アクチュエータ
５００    障害物識別システム
５０２    距離センサ
５０４    距離履歴評価部
５０６    障害物推論部
５０８    観測行動決定部
５１０    自律移動制御部
５１２    移動機構
５２０    障害物
【図１】
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【図２】
2010108178.tif 000015
【図３】
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【図４】
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【図５】
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